M사 냉동면 라인에 처음 도입한 AI 비전 식품 이물 검출 사례 — SAIGE VISION

M사 냉동면 라인에 처음 도입한 AI 비전 식품 이물 검출 사례 — SAIGE VISION

냉동면 생산 라인에서 위생복을 입은 작업자가 면을 다루는 모습
식품 이물 검출 AI 비전 검사 사례의 Challenge·Solution·Impact 요약

냉동면 고속 생산 라인의 육안 검사 한계를 넘어 식품 이물 검출을 자동화하기 위해 AI 기반 머신비전 솔루션 SAIGE VISION을 도입한 사례입니다.

Challenge · 식품 이물질 검사, 육안의 한계

플라스틱 조각이나 머리카락 같은 미세 이물은 빠르게 지나가는 라인에서 1~2명의 포장 작업자가 모두 걸러내기 어려웠습니다.

💡식품 공장 품질검사, 육안 검사로 감당하기 어려운 이유

  • 고속 생산 라인에서 플라스틱 조각·머리카락·면때 등 미세 이물 육안 식별 한계
  • 포장 작업자 1인~2인 의존 구조로 전수 검사 불가
  • 불량 발생 시 번들 단위 전체 손실로 이어지는 구조적 리스크
  • 불량 클레임 발생 후 발생 시점·원인 추적 불가

Solution · 고속 라인 AI 비전 이물 검출

제품이 이송되는 동안 윗면과 아랫면을 차례로 촬영해 이물을 찾고, 불량으로 판정되면 리젝터가 바로 배출하도록 설계했습니다.

고속 라인 무중단, 냉동면 생산 라인에 처음 도입한 AI 비전 검사 체계

  • 제품 이송 중 상면·하면 순차 촬영으로 전면 이물 자동 감지
  • 고객사 요구 택타임 기준 내 판정 완료 — 가동 중 라인 속도 저하 없음
  • 불량 판정 즉시 리젝터 자동 배출 구조 설계
  • 생산 현장 담당자가 바로 쓸 수 있는 직관적 UI 제공 — 비전 전문 인력 없이도 운영 가능한 구성
  • 도입 후 현장 밀착 AS 지원 체계 운영

Impact · 식품 이물 검출 이력과 품질 관리 체계

이물 검출 이력이 데이터로 쌓이면서 클레임 대응과 품질 감사에 쓸 근거도 함께 마련했습니다.

기존 운영 체계 유지, 품질 관리 체계 정립

  • AI 전수 검사 체계 전환으로 육안 검사 의존도 감소
  • 번들 단위 불량 손실 사전 차단 가능성 확보
  • 이물 검출 이력 데이터 축적 → 클레임 대응 및 품질 감사 근거 마련
  • 시범 라인 성과 확인 후 잔여 라인 확대 적용 예정

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고속 라인 이물을 자동으로 검출하는,
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